工作比较：独角兽边缘计算 vs 互联网推荐引擎

#校招过来人的经验分享# 有很多同学问我，大厂推荐算法一般都需要什么技术栈。今天就来给大家分享一下🌟 重点：推荐算法一般分偏策略和偏模型偏策略的技术栈：策略代码一般是在线的，主要有CPP，JAVA和GO比如熊厂CPP，福报厂JAVA，发电厂GO偏模型的技术栈：模型一般有模型训练和特征计算。大厂模型训练一般是基于TensorFlow的框架。特征计算一般是PySpark，也有SCALA spark比如发电厂。工具类的通用的：算法工程师一般需要掌握Linux+git+少量的shell，这些一般是用于特定场景，使用的命令功能也比较固定，现用现查即可。此外还有，无论哪种肯定都要做数据分析。数据分析一般就是大量SQL+少量Python。最后，也欢迎大家补充自己常用的工具。

目前接了某中厂(zyb)核心部门貌似非核心业务的搜索算法offer，还没入职。现在可能会有其他选择，关于大模型的prompt和rag的岗，英te尔这种公司。想问一下大家，这种该怎么考虑啊？背景是：之前有过大模型prompt和rag的小厂实习经验，但技术层面不深入。几乎没接触过系统的搜广推。个人感觉：去做传统搜索，应该会学到东西？想法是：没接触过就想接触接触。。然后大模型如果没机会接触微调的话，只搞prompt和rag是不是有点虚，因为现成的框架和工具已经很多了，感觉技术含量不高，就纯应用。将来秋招继续找算法岗的话，哪个会帮助更大呢？希望大家给点建议，讨论讨论也好哇谢谢u...

5.10面的主要问的论文，虽然我感觉他不懂，但他就是要问到你不会。。。手撕NMS问他有啥改进的，以下是原话：我整体的感觉做的东西还是路线还是蛮靠谱的，比较打基础的这么一个阶段。我觉得整体的CV的东西还是算做的比较扎实的，但是可能欠缺一些方案设计方面的一些考虑。就是我整体上感觉可能没有很大对比过不同的方案，或者是说对这个方案的有效性可能缺乏一些更更深入的一些理解。这是我这边的这边的感觉，然后总体上我觉得还是蛮扎实的。你主要就是你要技术要再深入一点，其他我觉得都没什么问题。就是问你的一些比如说消融实验这些，我觉得就是你作为实习还是比较需要这方面的思想。因为也不是光看你最后的结果好不好，对吧？我想知道就是为什么他好，为什么他不好，这个是我比较关注的。还有我觉得coding，然后学学习的基础知识，我觉得是没有问题的。一些研究方面的思想可能要再提升，但是这个也是需要经验，所以也不强求。面完20分钟后秒挂#阿里##淘天##算法##面经##我的实习求职记录##计算机视觉岗#

想问一下今年的大模型算法岗AIGC暑期要什么背景才能过简历呀，有没有已经offer的大佬现身说法一下？也顺便求各位大佬帮忙定定位，本硕29，有一篇相关的B会和一段实习，最近简历疯狂被刷，不知道是不是选错了方向。引流：阿里，字节，腾讯，美团，百度，快手#暑期实习i##算法岗##大模型##简历被挂麻了，求建议#